YOLOv8添加mAP75

最新推荐文章于 2025-03-12 09:10:38 发布
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文章标签： YOLO
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【7】基础入门篇 | YOLOv8 项目【训练】【验证】【推理】最简单教程 | YOLOv8必看 | 最新更新，直接打印 FPS，mAP50，75，95
weixin_39818775的博客
04-02 179
本文详细介绍了使用YOLOv8训练、验证和推理目标检测模型的全过程。通过本文的指导，您可以快速上手YOLOv8，并应用于实际项目中。本文旨在为想要学习和使用YOLOv8的开发者提供一个清晰的指导。通过本文的指导，相信读者能够快速上手YOLOv8实验，并取得不错的效果。如果您还有其他问题，欢迎随时提出。温馨提示：只有通过自己动手实现，才能更深入地理解YOLOv8算法。深度学习领域发展迅速，建议您保持学习，及时了解最新的研究成果。积极参与深度学习社区，与其他研究者交流，共同进步。
YOLOv7改进实验结果：新增mAP75数值的打印
UksApps的博客
09-18 386
为了提高YOLOv7模型的精度，我们进行了一项改进实验，新增了mAP75数值的打印功能，以便更全面地评估模型的性能。YOLO系列模型通过将目标检测问题转化为单次前向传播的回归问题，实现了实时目标检测的能力。本文介绍了一项关于YOLOv7模型改进的实验，新增了mAP75数值的打印功能，以便更全面地评估模型的优劣。实验结果表明，通过引入mAP75数值的评估指标，可以提高YOLOv7模型的精度并获得更丰富的实验数据。通过对比不同模型的mAP75数值，我们可以得出精度上的差异和改进的效果。
yolov8 obb算法中的GBB和ProbIoU核心内容
boboly186的博客
09-13 2361
大多数目标检测方法使用边界框来编码和表示物体形状和位置，本论文中使用高斯分布对物体区域进行模糊表示，还提出了一种基于Hellinger距离的相似性度量，称为概率交并比（ProbIoU），可以视为一种概率形式的IoU。实验结果表明，所提出的高斯表示与公开可用数据集中的标注分割掩码更为接近，且基于ProbIoU的损失函数可以成功用于回归高斯表示的参数。此外，本论文提出了一个从传统（或旋转的）边界框到高斯表示的简单映射方案，允许将所提出的基于ProbIoU的损失无缝集成到任何目标检测器中。
YOLOv8添加mAP75的方法
qq_43471945的博客
10-07 3627
YOLOv8添加mAP75的方法
yolo v8实现添加mAP75与mAP90
weixin_43979320的博客
10-19 4529
mAP的计算基于不同的IoU（交并比）阈值。mAP50指的是使用IoU阈值为0.5时的mAP，它主要衡量了模型对目标的边界定位准确性。而mAP75和mAP90则使用更严格的IoU阈值，分别为0.75和0.9。在使用自己的算法对数据集的精度进行提高时，发现mAP50的值已高达80甚至90以上，那对我们来说改进是很难的，就需要提高mAP75或mAP95的值来验证算法的有效性。（2）更改ultralytics/models/yolo/detect/val.py（如果使用pose和segment方法类似）
yolov10增加map75指标
Wsj010119的博客
10-29 697
话不多说直接贴代码，yolov10和v8差不多，主要参考这篇博客。
【深度学习】YOLO源码中的mAP计算代码的理解笔记（大部分代码逐行+基础解释）
努力敲代码的小盆友
05-11 2418
本篇博客是在阅读了参考文章中的YOLO的mAP计算方法的代码后，加上官方解释以及自己的debug调试理解每一步是怎么操作的。其中包括一些补充的python知识。
YOLOv8入门 | 实用脚本 | 绘制多个实验的loss、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95的高级图像【科研必备 + 绘图神器】
kay_545
08-10 1843
yolov8实验结果画图，yolov8，论文画图
yolov8 添加map75 F1
08-28
YOLOv8 是一种目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的物体。而 "map75 F1" 在这里可能是指将算法在...所以，要将 YOLOv8 添加到 map75 F1，可能需要对算法进行改进或调优，使其在特定的数据集上达到所需的性能要求。
爆改YOLOv8 | yolov8添加ECA注意力机制
weixin_43986124的博客
08-16 1872
魔改yolov8, yolo, ECA注意力，目标检测
YOLOv8 添加可变形卷积 DCNv2
最新发布
走向CTO的路上...
03-12 1098
通过将 DCNv2 集成到 YOLOv8 中，可以有效增强模型在处理复杂形变目标时的鲁棒性。然而，这也可能导致计算开销增加，因此需平衡精度与效率。
YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
热门推荐
Snu77的博客
12-30 15万+
Hello，各位读者们好，本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程120+余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新，订阅本专栏以后你不仅可以收获跟专栏的阅读权限，同时可以进Qq群，里面包含集成我所有创新的YOLO最新目录，和我本人录制的视频讲解教程，如果你想要在YOLOv8系列收获一篇论文，我相信订阅本专栏后你一定会有所收获~YOLOv8改进有效系列目录。
芒果YOLOv5改进07：写作篇：实验结果新增mAP75的值(一)：新增打印mAP75的值，便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据，丰富实验数据
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
03-08 3981
代码实践｜新增打印mAP75的值，便于YOLOv5系列模型对比实验获取更多精度数据，丰富实验数据
YOLOv7改进之实验结果：新增mAP75值的打印及其意义
带你成为别人眼中的大佬！
05-28 1062
在许多数据集上，mAP75被认为是一个重要的指标，它强调了更高的检测精度和更少的误检概率。这样做的好处在于，我们可以更加全面、准确地评价模型的性能，找到模型中存在的问题，并进行优化。通过以上代码，我们可以得到在IoU为0.75时的模型检测精度（mAP75），并可以根据这个值来评估模型的性能。如果mAP75较低，我们可以分析数据集或模型架构中的问题，并进行针对性的改进。总结起来，YOLOv7新增的针对mAP75值的计算和打印，能够帮助我们更全面、准确地评价模型的性能，在计算机视觉领域中具有非常重要的意义。
Yolov9添加mAP0.75/mAP75评价指标
weixin_42572944的博客
04-08 1960
目前Yolov9已发布，考虑到不用数据集对于评价指标的需求不同，当数据集mAP0.5过高，直逼1时，可考虑添加mAP0.75作为评价指标之一。
YOLOv7改进之实验结果：新增mAP75的值
GzvDart的博客
09-19 209
因此，在YOLOv7中，我们引入了一个新的指标mAP75，该指标使用IoU阈值为0.75来计算。综上所述，YOLOv7的改进引入了mAP75指标，用于评估模型在IoU阈值为0.75时的目标检测性能。然后，我们计算每个预测框与真实框的最大IoU值，并将大于0.75的数量作为正确检测的数量。最后，我们将每个图像的正确检测数除以总的检测数，得到mAP75的值。最近的改进在YOLOv7中引入了新增的mAP75指标来评估模型的性能。除了mAP75之外，我们仍然可以使用传统的mAP指标来评估模型的性能。
YOLOV7-增加评价指标map@.75（亲测有效，改动train_aux.py 与 test.py）
qq_44839773的博客
05-15 2707
近期利用自定义数据集训练了一下yolov7，训练平台是云服务器 Autodl ，显卡：TeslaT4（16GB）。由于在云服务器上训练，根据官网介绍，训练权重（.pt）采用，训练脚本采用 train_aux.py （具体可参照官网推荐。由于项目需求，想在训练与测试环节查看评价指标 map@.75（map@0.75）的值，由此发表记录一下如何添加打印效果。
mAP：目标检测算法性能评估参数
David_jiahuan的博客
04-02 3379
mAP、mAP_50、mAP_75、mAP_s、mAP_m、mAP_l
yolov8测试图片并保存预测结果，用于map的计算
qq_42178122的博客
10-08 1万+
当我们使用yolov8进行测试指定文件夹里的图片时，为了计算相应的map，需要先将yolov8的预测结果保存为txt文件；然后将txt文件中的格式(类别、框的中心点和高宽，置信度)转换成符合要求的格式(类别、置信度、框左上角坐标点、框右下角坐标点)。最后运行map计算代码。
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